Testing parameter sensitivities and uncertainty analysis of Biome-BGC model in simulating carbon and water fluxes in broadleaved-Korean pine forests

生态过程模型的发展为研究者在长时间序列和区域尺度的研究提供了便利, 但模型模拟的准确性受到模型自身结构、模型参数估计合理性的影响。敏感性分析能够定量或定性筛选出对模型模拟结果影响较大的敏感参数, 是模型参数校准过程中的重要工具, 也是建模和应用的先决条件。该文以阔叶红松林为研究对象, 采用全局敏感性分析方法——傅里叶幅度灵敏度检验扩展法(EFAST)对Biome-BGC模型的生理生态参数进行了敏感性分析, 分别分析了红松(Pinus koraiensis)和阔叶树的净初级生产力(NPP)、蒸散(ET)对参数变化的敏感性。结果表明: (1)模拟红松NPP的不确定性高于阔叶树, 但二者的模拟ET的不确定性均较小。阔叶树的NPP和ET对生理生态参数的敏感性总体上都小于红松。(2)无论是红松、阔叶或其他植被类型, 模拟NPP均表现出对叶片碳氮比、细根碳氮比、比叶面积(SLA)和冠层截留系数的敏感性, 这4个参数的高敏感性主要是由模型自身结构所决定的, 与植被类型和研究地区的关系较小。对模拟ET而言, 细根与叶片碳分配比、新茎与新叶碳分配比和SLA均是影响红松和阔叶树ET的敏感参数, 但红松ET主要受参数与参数间的二阶或多阶交互作用的间接影响, 而阔叶树ET则主要是受到敏感参数直接效应的影响。(3)除了上述影响红松和阔叶树碳水通量的共性参数外, 诸如核酮糖-1,5-二磷酸羧化酶中叶氮含量、叶片与细根周转率、所有叶面积与投影叶面积之比等也是对模拟结果有影响的重要参数, 但是其敏感程度随物种不同和研究区不同而不同, 所以这类参数可以根据具体情况进行参数本地化, 对于其他不敏感参数则可以采用模型缺省值。     

电场驱动微悬臂生物传感器及对DNA 的快速、高灵敏度检测

微悬臂列阵传感器在生物检测方面具有快速、痕量和非标记的特性. 我们以镀金并在其上固定了 DNA 探针的微悬臂为正极,在靶杂交液槽内引入另一电极作为负极,构成电场驱动微悬臂 DNA 生物传感器. 对该传感器系统施加静电场,驱动 DNA 分子朝正极迁移,使溶液中的 DNA 分子富集在微悬臂上,促进 DNA 分子的杂交. 结果表明： a. DNA 在微悬臂上的杂交时间仅需 3 min,加快了微悬臂生物传感器对 DNA 分子的检测速度; b. 提高了微悬臂生物传感器的灵敏度,可以检测到皮克级的 DNA 分子.     

稻田甲烷排放模型研究——模型灵敏度分析

模型方法对区域稻田甲烷排放估计的不确定性主要源于模型参数在区域范围内的误差,这种误差导致的估计不确定性由模型灵敏度决定.采用一种动力学分析与统计分析相结合的方法对稻田甲烷模型CH4MOD进行了参数灵敏度分析,结果表明,稻田水管理方式的灵敏度最高,灵敏度指数为O.64,其次为稻田土壤的砂粒含量参数,灵敏度指数0.50,灵敏度最低的参数是水稻移栽期地上生物量.以模型灵敏度指数为基础,建立了模型估计值不确定性与模型参数区域化误差间的数量关系,利用这一量化关系得出我国2000年稻田甲烷排放的不确定性范围为3.09～10.61Tg.此外,模型灵敏度参数的大小也反映了模型要素对稻田甲烷排放影响的大小,因而分析的结果对于采取合理措施减少稻田甲烷排放具有指导意义.     

核酸试纸条检测方法研究进展*

凝胶电泳、实时荧光PCR等常规核酸检测方法存在操作繁琐、设备昂贵、反应时间长等局限性。随着核酸检测市场规模的大幅提升,常规检测方法已无法满足临床诊断、检验检疫的需求。核酸试纸条(nucleic acid detection strip,NADS)是一种新兴的核酸检测方法,具有灵敏度高、操作便捷、结果可视化、成本低且耗时短等优势,在基础研究与临床诊断等领域受到广泛关注。综述近年来NADS的检测方法及研究进展,系统总结该技术的原理、应用及临床潜在转化价值,以期为NADS的进一步开发、利用提供借鉴。     

常规心电图与冠脉造影术在冠心病诊断中的效果分析

目的:探讨常规心电图(ECG)与冠脉造影术(CAG)在冠心病诊断中的效果。方法:选取100例冠心病患者,入院后先行CAG,后经ECG检查,通过CAG检查的冠脉狭窄程度、冠脉病变支数与ECG检查结果的对比两种检查方法对冠心病诊断结果,评价ECG与CAG在冠心病诊断中的临床价值。结果:CAG诊断冠心病的阳性诊断率82.0%,ECG诊断冠心病阳性诊断率为79.0%,两组阳性诊断率相比,无统计学差异(P0.05)。ECG对三组冠心病患者的灵敏度分别为65.0%,92.6%,96.9%,冠脉狭窄程度50%-70%时,灵敏度低于其他两组(P0.05)。经CAG诊断为冠脉单支病变、双支病变、三支病变患者,采用ECG诊断时,组间灵敏度相比,差异有统计学意义(P0.05)。结论:ECG多支病变冠心病患者容易出现漏诊、误诊情况,CAG与ECG诊断灵敏度相当,可直观反映冠脉病变情况。     

刺五加注射液的细菌内毒素检查探讨

细菌内毒素检查法与热原检查法相比 ,成本低、快速简便、灵敏度高。为探讨采用细菌内毒素检查法检测刺五加注射液热原的可行性 ,我们进行了鲎试剂灵敏度复核试验、干扰试验 ,结果表明刺五加注射液稀释 2 .85倍 ,用灵敏度为 0 .2 5 EU·ml-1的鲎试剂作细菌内毒素检查 ,仍有干扰。1　实验材料　　鲎试剂 (批号 0 30 4 1 9,标示灵敏度 0 .5 EU·ml-1;批号 0 30 5 0 3,标示灵敏度 0 .2 5 EU· ml-1,福州新北生化工业有限公司 ) ;细菌内毒素工作标准品 (批号 2 0 0 30 3,规格 1 5 0 EU·支 -1,中国药品生物制品检定所 ) ;鲎试剂溶解水 (批号 …     

血源性乙型肝炎病毒、丙型肝炎病毒和艾滋病病毒核酸筛查系统的 建立与应用

摘要目的：建立同时实现乙型肝炎病毒(hepatitis B virus,HBV)、丙型肝炎病毒(hepatitis C virus,HCV)、艾滋病病毒(human Immunodeficiency Virus,HIV)检测的多重核酸筛查系统。方法：以HBV、HCV、HIV 的保守序列为模板设计特异性引物和探针,通 过核酸自动提取系统结合一步法RT-PCR技术平台,优化相关反应体系和条件,建立多重多色实时荧光PCR检测血源性传播病 毒的核酸筛查系统。将该系统用于101387 例血浆样本的筛查。结果：本研究建立的核酸筛查系统特异性好,HBV灵敏度可以达到 20IU/ml,HCV 灵敏度可以达到100IU/ml,HIV 灵敏度可以达到50IU/mL。结论：本研究建立的核酸筛查系统具有高度自动化、高 灵敏度、低成本等特点,适合我国血站系统推广使用。     

浑太流域实际蒸散的时空变化特征及影响因素

基于浑太流域1970—2006年气象、水文资料,采用参数率定后的平流-干旱（AA）模型计算浑太流域蒸散.根据水量平衡法得到的蒸散结果对模型的原始参数进行调整,并在4个子流域进行验证.采用线性趋势分析、滑动平均法、克里金插值、灵敏度分析方法研究浑太流域蒸散的时空变化和影响因素.结果表明： AA模型经验参数（0.75）在浑太流域上的计算误差为11.4%,表明AA模型在浑太流域上是可行的;浑太流域年均蒸散量为347.4 mm,并以1.58 mm·(10 a)^-1的速率略呈上升趋势,但上升趋势不明显,年内呈单峰变化,峰值出现在7月;季节变化上,夏季最大,冬季最小,春季高于秋季;整个流域实际蒸散量呈现从西北至东南逐渐减少的分布特征,但差异不大;净辐射是影响浑太流域蒸散变化的主导因素.
     

SWMM模型参数局部灵敏度分析

利用Morris筛选法,分析了3场不同雨强降雨条件下,城市降雨径流模型SWMM的水文水力模块和水质模块的参数灵敏度。结果表明:对SWMM模型径流总量和径流峰值最敏感的参数依次是不透水面洼蓄量(destore-imperv)、管道曼宁系数(conduit roughness)和汇流区宽度(width-K),最大灵敏度分别为-0.329、-0.144、0.133和-0.294、0.171和0.143;对污染物总量敏感性较高的是路面和屋面的最大积累量(max buildup)、冲刷系数(coefficient)和冲刷指数(exponent)参数。雨强对于SWMM模型水文水力参数中的下渗参数的敏感性有较大影响,而对水质参数的敏感性影响较小;研究区的土地利用状况对参数敏感性也有较大的影响。水质参数总体的稳定性要高于水文水力参数。     

周期性土壤干旱和叶片水势对气孔响应木质部ABA灵敏度的影响

研究了周期性土壤干旱期间气孔对木质部ＡＢＡ响应的灵敏度的变化以及叶片水势对灵敏度的影响。实验结果证明了木质部ＡＢＡ浓度是反映根系周围土壤水分状况的一个指标的结论。土壤周期性干旱不影响木质部ＡＢＡ浓度对土壤水分状况的依赖关系,但显著地提高了气孔对木质部ＡＢＡ 响应的灵敏度。根据对实测数据的数学模拟结果显示,引起气孔导度下降５０％ 所需的木质部ＡＢＡ浓度从第一轮土壤干旱的７５０ ｎｍｏｌ／Ｌ降至第二轮土壤干旱的５５０ ｎｍｏｌ／Ｌ。分根实验的结果表明,叶片水分亏缺显著提高了气孔对木质部ＡＢＡ 的响应的灵敏程度,全根干旱中引起气孔导度下降５０ ％ 所需的木质部ＡＢＡ 浓度比半根干旱的小２ ～４ 倍。这表明,气孔对木质部ＡＢＡ响应的灵敏度不是一个固定的特性,可随植物生长环境及许多其他因素的变化而表现出很大的差异